基于可微接触流形的运动学模型优化用于空间操作
机器人学
2025-06-24 v1
摘要
空间中的机器人操作对新兴的应用如任务清除、在空间服务、装配和制造(ISAM)至关重要。这些任务的关键要求是能够在显著不确定性下进行精确的、接触丰富的操作。特别是，操作臂的热变形和温度相关的编码器偏差会引入运动学参数误差，显著降低末端执行器的准确性。传统的校准技术依赖外部传感器或专用的校准程序，在动态的空间运营场景中可能不可行或风险较大。本文提出了一种 novel 的方法，用于仅需编码器测量和二进制接触检测的运动学参数估计。该方法聚焦于通过利用接触流形——操作臂与环境接触发生的相对 SE(3) 位姿集合——来估计链接热变形应变和关节编码器偏差。我们提出了两个核心贡献：(1) 接触流形的可微学习模型，(2) 基于接触实例处编码器测量的优化求解算法。通过仅使用编码器测量和接触检测，该方法为在空间严苛条件下安全且准确的操作提供了稳健、可解释且数据高效的参数估计方案。
引用
@article{arxiv.2506.17458,
title = {Kinematic Model Optimization via Differentiable Contact Manifold for In-Space Manipulation},
author = {Abhay Negi and Omey M. Manyar and Satyandra K. Gupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.17458},
year = {2025}
}
备注
Accepted and presented in RSS 2025 Space Robotics Workshop (https://albee.github.io/space-robotics-rss/). 3 pages with 1 figure